CN112717253A - 基于脑电波监测的声光结合唤醒装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了基于脑电波监测的声光结合唤醒装置，包括佩戴前端：用于进行信号采集和自适应睡眠调节；云平台：用于根据佩戴前端采集的脑电波信号采用基于小波变换的脑电信号处理算法计算用户的睡眠参数；并将用户的睡眠参数和个人特征信息通过个性化睡眠分期***输出用户的睡眠状态，将睡眠状态发送至控制模块、移动端；移动端：用于接收和显示用户的睡眠状态。本发明可以避免直接唤醒睡眠者而对其造成的影响，同时也可以提高其睡眠质量，满足用户群体的需求。
Description
技术领域
本发明涉及生活电子设备技术领域，具体地指一种基于脑电波监 测的声光结合唤醒装置。
背景技术
现有耳机唤醒产品大多是通过施加闹铃等干扰直接性地唤醒方 式，此种工作方式简单、快捷，但其专业性不强，且长时间佩戴耳机 会对用户耳的健康造成一定的影响。此外，直接性地施加干扰将用户 从深度睡眠状态唤醒，极大地降低了用户的睡眠体验和睡眠质量。经 研究表明，睡眠中突然被闹钟叫醒相当于一次醉酒。长期被叫醒将导 致慢性压力，增加精神压抑、高血压、心脏病的患病风险。特别是在 深睡眠的状态下，如果被闹钟惊醒，对身体的伤害是非常大的，尤其 是对心脏和血管影响较大。
现在科学实验证明由于人体生物节律的作用，用渐变光来模拟自 然光可以有效无害的唤醒，用外界光源刺激作为闹钟信号可以在不影 响其他人的睡眠的情况下很好的唤醒用户，最大限度的保证他人的睡 眠质量。
发明内容
本发明针对现有技术中存在的问题，而提出基于脑电波监测的声 光结合唤醒装置，可避免直接唤醒睡眠者而对其造成的影响，同时也 可以提高其睡眠质量，满足用户群体的需求。
为实现上述目的，本发明所设计的基于脑电波监测的声光结合唤 醒装置，其特殊之处在于，所述装置包括：
佩戴前端：用于进行信号采集和自适应睡眠调节，包括用于采集 脑电波信号的脑电波信号采集模块、用于处理数据和根据睡眠状态发 出控制指令的控制模块、用于根据控制指令输出音频数据的声唤醒模 块、用于根据控制指令发光的光唤醒模块、用于远程传输数据的Wi-Fi 通信模块和用于***供电的电源；
云平台：用于根据佩戴前端采集的脑电波信号采用基于小波变换 的脑电信号处理算法计算用户的睡眠参数；并将用户的睡眠参数和个 人特征信息通过个性化睡眠分期***输出用户的睡眠状态，将睡眠状 态发送至控制模块、移动端；
移动端：用于接收和显示用户的睡眠状态。
进一步地，所述脑电波信号采集模块位于佩戴前端的前端内侧上 方，紧贴用户额头；脑电波信号采集模块用于采集右前额或左前额的 脑电信号，并以前额的正中间电极作为参考电极，电极材料选用脑电 信号采集干电极；脑电波信号采集模块对采集到的信号进行前级放大， 采用陷波电路进行滤波；滤波完成后，通过ADC转化为数字信号。
更进一步地，所述声唤醒模块包括音频解码模块和振子，控制模 块的ARM处理器通过SPI协议从SD卡中读取音乐数据，发送给解码 芯片进行解码；声唤醒模块工作时播放加载了白噪声的舒缓音乐，使 用户此时的睡眠状态由深睡眠变为浅睡眠。
更进一步地，所述光唤醒模块设置于佩戴前端的前端内侧，围绕 在用户的眼部周围，包括LED光圈；所述光唤醒模块采用LED光圈， 工作时对用户发出亮度可调的柔和的暖光；控制模块的ARM处理器， 经过功放电路驱动光唤醒模块的暖光LED灯工作，并通过PWM波调 节亮度来模拟自然光唤醒。
更进一步地，所述基于小波变换的脑电信号处理算法提取出脑电 信号的各节律波能量占比，将不同特征波的能量成分作为区分睡眠阶 段的依据，得到用户的睡眠参数。
更进一步地，所述个性化睡眠分期***为经过样本训练的卷积神 经网络模型，将用户的睡眠参数和个人特征信息作为输入向量，将睡 眠状态作为输出值，所述睡眠状态包括觉醒期WAKE、睡眠1期N1、 睡眠2期N2、深睡期SWS、快速眼动睡眠期REM。
更进一步地，所述用户的睡眠参数E′χ的计算方法为：
其中，Ex∈(Eα，Eβ，Eθ，Eδ)，Eall为总能量值；Eα、Eβ、Eθ、 Eδ分别为用户的α、β、θ、δ节律波能量，n为节律波的种类，依次代 表α，β，θ、δ节律波。
更进一步地，所述基于小波变换的脑电信号处理算法中α、β、θ、 δ节律波的频带范围分别为：6.25-12.5Hz、12.5-25Hz、3.906-7.813Hz、 2.344-4.688Hz。
更进一步地，所述个性化睡眠分期***输出用户的睡眠状态的规 则包括：
a)觉醒期：包括混合的α和β节律波，当有50％以上都为α节 律波时，判别为觉醒期；
b)NREM睡眠I期：包括混合的α和θ节律波，α节律波占据时 间少于50％；
c)NREM睡眠II期：包括睡眠梭形波和k复合波，脑电波变化 幅度加大；
d)深睡期：δ节律波占信号的20％-50％，脑电波幅度的峰峰值在 75uV以上；
e)快速眼动期：包括α和β节律波，具有锯齿波。
更进一步地，所述移动端对用户数据进行存储和处理，包括*** 设置、用户信息录入、工作参数录入、睡眠分期结果实时显示及历史 睡眠状态的变化曲线显示。
与现有技术相比，本发明的有益效果在于：根据脑电信号的节律 波特征，结合用户年龄、性别以及历史数据进行实时睡眠分期，将工 作参数传回至佩戴前端，以进行自适应的睡眠调节，同时，***会将 睡眠过程的睡眠状态变化通过所述手机APP呈现给用户；当到达预设 置的唤醒时刻后，控制模块首先驱动声唤醒模块播放加载了白噪声的 舒缓音乐，将用户此时的睡眠状态由深睡眠引导为浅睡眠，然后控制 LED光圈模拟渐变亮的自然光，将用户从浅睡眠唤醒；本发明可以避 免直接唤醒睡眠者而对其造成的影响，同时也可以提高其睡眠质量， 满足用户群体的需求。
附图说明
图1为本发明所涉及的基于脑电波监测的声光结合唤醒装置的结 构示意图；各标号所代表的部件列表如下：1、脑电波传感器；2、嵌 入式***板；3、锂电池；4、音频解码模块；5、Wi-Fi通信模块；6、 电源；7、LED光圈；8、振子。
图2为本发明所涉及的佩戴前端、云平台和手机APP之间的数据 传输示意图。
图3为本发明所涉及的佩戴前端的外观图。
图4为本发明所涉及的能量特征提取流程图。
图5为本发明所涉及的8层db4分解后的小波系数与频带的对应 关系表。
图6为本发明所涉及的个性化睡眠分期模型结构图。
图7为本发明所涉及的不同睡眠阶段所包含的节律波对应关系表。
图8为本发明所涉及的睡眠分期效果表。
图9为本发明所涉及的闭环反馈的催眠***工作流程图。
图10为本发明所涉及的第一阶段声唤醒流程图。
图11为本发明所涉及的第二阶段光唤醒流程图。
具体实施方式
为了使本发明技术方案及有益效果更加清楚明白，以下结合附图 及实施例，对本发明进行进一步详细说明。
本发明提出的基于脑电波监测的声光结合唤醒装置，包括佩戴前 端、云平台、移动端。其中，
佩戴前端：用于进行信号采集和自适应睡眠调节，包括用于采集 脑电波信号的脑电波信号采集模块、用于处理数据和根据睡眠状态发 出控制指令的控制模块、用于根据控制指令输出音频数据的声唤醒模 块、用于根据控制指令发光的光唤醒模块、用于远程传输数据的Wi-Fi 通信模块和用于***供电的电源；
云平台：用于根据佩戴前端采集的脑电波信号采用基于小波变换 的脑电信号处理算法计算用户的睡眠参数；并将用户的睡眠参数和个 人特征信息通过个性化睡眠分期***输出用户的睡眠状态，将睡眠状 态发送至控制模块、移动端；
移动端：用于接收和显示用户的睡眠状态，与用户交互。
佩戴前端采集脑电信号，通过Wi-Fi通信模块传至云平台，云平 台对数据进行处理，得到用户脑电信号的节律波特征，云平台的个性 化睡眠分期***根据脑电信号的节律波特征，结合用户年龄、性别以 及历史数据进行实时睡眠分期，同时将工作参数传回至佩戴前端，以 进行自适应的睡眠调节，同时，***会将睡眠过程的睡眠状态变化通 过移动端手机APP呈现给用户。图2为佩戴前端、云平台和移动端之 间的数据传输示意图。
在本实施例中，佩戴前端的外观图如图3所示，包括脑电波信号 采集模块、控制模块、声唤醒模块、光唤醒模块、Wi-Fi通信模块、 电源。
脑电波信号采集模块用于实时采集脑电波信号，并且传输给控制 模块；控制模块用于处理采集到的脑电波信号和控制整个***；声唤 醒模块用于播放加载了白噪声的舒缓音乐，使用户此时的睡眠状态由 深睡眠变为浅睡眠；光唤醒模块用于对用户发出亮度可调的柔和的暖 光；Wi-Fi通信模块用于将采集到的脑电数字信号，实时发送到云端； 电源用于为***供电。
云平台包括基于小波变换的脑电信号处理算法和个性化睡眠分 期***，基于小波变换的脑电信号处理算法用于提取出脑电信号的特 征；个性化睡眠分期***用于结合用户年龄、性别、历史数据进行个 性化睡眠分期。基于小波变换的脑电信号处理算法和所述个性化睡眠 分期***共同对大量用户的脑电波数据以及所对应的信息、指标进行 收集，利用大量的数据对自身进行自优化，使得分期标准更加准确。
移动端手机APP可以实现***设置、用户信息录入、工作参数录 入、睡眠分期结果实时显示及历史睡眠状态的变化曲线显示等功能。 工作时APP会将用户的基本信息与工作模式设置的相关参数上传到 云平台，并从云平台获取睡眠分期结果。
在本实施例中，脑电波信号采集模块位于佩戴前端前端内侧上方， 紧贴用户额头，包括脑电波传感器1。脑电波信号采集模块用于采集 右前额或左前额的脑电信号，并以前额的正中间电极作为参考电极， 电极材料选用脑电信号采集干电极。脑电波信号采集模块首先对采集 到的信号进行前级放大，使其达到伏的量级，为后级信号处理做好准 备；由于存在50Hz的工频干扰，因此还需采用陷波电路进行滤波； 滤波完成后，通过ADC转化为数字信号，再通过Wi-Fi通信模块发送 到云平台。
控制模块位于佩戴前端内的中间位置，与用户不接触，包括嵌入 式***板2。
声唤醒模块的位置在佩戴前端靠近颅骨的地方，包括音频解码模 块4和振子8。声唤醒模块由VS1053音频解码芯片、SD存储卡和骨 传导振子组成，控制模块的ARM处理器通过SPI协议从SD卡中读取 音乐数据，发送给解码芯片进行解码。声唤醒模块工作时播放加载了 白噪声的舒缓音乐，使用户此时的睡眠状态由深睡眠变为浅睡眠。
光唤醒模块位于佩戴前端的前端内侧，围绕在用户的眼部周围， 包括LED光圈7。光唤醒模块主要采用LED光圈，工作时对用户发 出亮度可调的柔和的暖光。控制模块的ARM处理器，经过一功放电 路，驱动光唤醒模块的暖光LED灯工作，并可以通过PWM波调节亮 度来模拟自然光唤醒。
Wi-Fi通信模块5位于佩戴前端的音频解码模块下方，包括ESP-8266。ESP-8266将采集到的脑电数字信号实时发送到云平台，云 平台在进行信号处理分析后，将反馈控制信号发送给ESP-8266， ESP-8266将接收到的数据再传给控制模块，从而控制相关模块进行唤醒或者催眠工作。
电源6位于佩戴前端的左下方，由一块锂电池和TPS63020芯片 控制的DC-DC变换模块组成，TPS63020的输出电压可调，且范围可 达1.2-5.5V，因此输出电压可以分为两路，一路升压到5V稳定输出， 为脑电波信号采集模块供电，另一路稳压输出3.3V，为其他模块供电。
基于小波变换的脑电信号处理算法提取出脑电信号的各节律波 能量占比。不同睡眠阶段EEG信号在时频域上的主要区别为所包含的 特征波不同，能量可以集中表现信号时频域特征，不同特征波的能量 成分可以作为区分睡眠阶段的依据，所以使用小波变换方法对EEG信 号的特征波进行提取，并将特征波的能量特征输入个性化睡眠分期系 统，作为区分睡眠期的时域特征。
选择小波变换方法对EEG特征波的提取并计算相对能量，能量特 征提取方法流程如图4所示。小波变换的基本方法是选择满足可容性 条件的函数作为基本小波，通过将基本小波伸缩、平移来生成一个函 数族，这个函数组就构成了函数的空间模型，将待处理信号映射在该 函数空间模型(即分解和重构)，就可以得到与原时间域相同的新信 号，通过在多个尺度上的分解，最后可以得到信号的时间-尺度特性。
离散时间信号f(t)的离散小波变换(DWT)计算公式为:
式中2j为尺度因子,2jk为平移变量，ψ*(t)为正交的小波函数ψ(t)的 共轭函数。
在信号处理的研究中，DWT的原理是采用离散、二进制、正交的 小波函数ψ(t)让信号有序地通过多组低通和高通滤波器组，将信号分解 成逼近系数(A)和细节系数(D)。Mallat关于DWT结果为：
式中，n为离散时间序列个数，n＝0，1，2，…，N，A0f(n)为采 样后的原始信号；j＝1，2，…，N，j为层数，k为平移量，
为滤波 器系数。
在小波变换过程中，对于小波函数和变换尺度的选择，直接影响 EEG信号特征提取的准确性。当使用db4小波函数，尺度为8的小波 变换，各节律波的幅频特性最为明显，8层db4的DWT分解后的小波 系数与对应的频率范围如图5所示。
小波系数的能量在时域和频域的分布具有显著差异，可以作为各 节律波的特征分布信息。由图5中小波系数和频率范围对应关系，本 实施例选择小波系数D3(频带范围：6.25-12.5Hz)、D2(频带范围： 12.5-25Hz)、D4+D6(频带范围：3.906-7.813Hz)和D5+D6(频带范围： 2.344-4.688Hz)代表α，β，θ和δ节律波,进行能量特征的处理。
根据帕萨瓦尔定理，信号的总能量可以由各正交函数集信号的分 能量相加组成，可知不同信号的能量可以作为区别信号波形的特征参 数。不同睡眠期的EEG信号的能量不同，所包含的节律波能量也不同， 因此可以将各节律波能量与总能量的比值作为区分睡眠期的特征参 数。EEG睡眠阶段在时域上得到的能量为：信号总能量Eall，各特征 波的相对能量Eα、Eβ、Eθ、Eδ。
信号f(t)小波分析的能量可以用下式来表示：
上式中，Eχ代表重构信号fχ(t)的频带能量值；χ代表节律波；xi表 示重构信号fχ(t)离散点对应的幅值；i＝0,1,…,m，表示脑电信号i个 采样点的数量。
相对能量(区分睡眠期的特征参数)为各节律波能量与总能量的 比值，得到用户的睡眠参数E′χ的计算方法为：
其中，Ex∈(Eα，Eβ，Eθ，Eδ)，Eall为总能量值；Eα、Eβ、Eθ、 Eδ分别为用户的α、β、θ、δ节律波能量，n为节律波的种类，依次代 表α、β、θ、δ节律波。
将此特征参数输入个性化睡眠分期***。
把用户的个人特征信息和经过前级处理的脑电信号(特征参数) 作为神经网络的输入向量，神经网络的输出向量为5个睡眠状态值 (WAKE,N1,N2,SWS,REM)的评价结果，用足够多的样本训练该网 络，将实际输出值与期望输出值进行比较，当其误差小于设定值时， 神经网络所持有的该组权值和阈值便是网络经过自适应学习所得到 的正确内部表示。其中涉及两个过程：
a)前向过程：将输入网络通过各个单元进行传递，直至输出单元 得到网络的输出结果为止；
b)反向过程：把实际输出值和期望输出值之间的误差通过输出 层逐步返回到输入层，并调整连接权值和偏置权值，直至样本的实际 输出值和期望输出值之间的误差小于预先给定的值为止。
如图6所示，该个性化睡眠分期模型依次包含DWT时频矩阵提 取层、CNN输入层、卷积层1(Conv1)、卷积层2(Conv2)、池化 层1(Pool1)、卷积层3(Conv3)、全连接层1(FC1)、全连接层 2(FC2)和输出层。
卷积神经网络的训练使用基于tensorflow的AdamOptimizer优化 器，学习率初始设定为0.001，并采用交叉熵损失函数对神经网路的 参数进行优化，交叉熵损失函数如下式所示：
其中，w、b表示神经网络当前的权重和偏置；x表示输入样本； j表示输出层神经元；y表示输出层神经元预期输出值；a表示输出层 神经元实际输出值。
不同睡眠阶段EEG信号在时频域上的主要区别为所包含的特征 波不同，如图7所示。个性化睡眠分期***输出用户的睡眠状态的规 则包括：
a)觉醒期WAKE：觉醒期大脑是完全有意识的，此阶段的脑电 波主要为混合的α波和β波。当一帧中有50％以上都为α波时，可判 别此帧为觉醒期。
b)NREM睡眠I期：此阶段又称打盹期或思睡期，它是清醒状态 到睡眠的过渡期。此期的主要特点是α波逐渐减少，占据时间少于50％， α波逐渐被θ波替代。不会出现k复合波和梭形波。
c)NREM睡眠II期：此阶段通常被认为是真正睡眠的开始。该 阶段，以睡眠梭形波和k复合波为特征，脑电波幅度变得更大。
NREM睡眠I期、NREM睡眠II期均为LS期
d)NREM睡眠III期：该期以δ波为主，δ波约占此段EEG信号 的20％-50％，脑电波幅度的峰峰值一般在75uV以上。此时睡眠程度 加深，不易被唤醒。
e)NREM睡眠IV期：该期是高度深睡阶段，与NREM睡眠III 期有相同的波形出现，也是以δ节律波为主导地位，但此期的慢波多 于50％，且平均幅度更大。由于NREM睡眠III、IV期都以低频率的 S波为主要特征波，所以将这两期统称为慢波睡眠期(SWS期)。
f)REM睡眠期：该期最大的特点是有前所未有的眼球快速运动 发生。REM期和NREM睡眠I期在波形上很相似，都为含有α波和β 波的混合频率波，但REM期尖峰波并不明显，且通常会伴有锯齿波 出现。REM期与人类的记忆密切相关，大部分梦都发生在这个阶段。 不同年龄段有不同的最佳睡眠时间，REM在总睡眠时间中所占的比例 也有所不同。通常年龄越小REM所占的比例越高。
本实施例采用MIT-BIH生理信息库中Sleep-EDF数据库的8组实 测数据作为EEG仿真数据。其中四组数据sc4002e0，sc4012e0， sc4102e0，sc4112e0是健康志愿者的睡眠数据；另外4组数据st7022j0， st7052j0，st7121j0，st7132j0是有轻微入睡困难者的睡眠数据。在数 据采集过程中，受试者未使用任何药物，且包含男性和女性，年龄在 21-35岁之间。EEG信号主要采用导联方式为Fpz-Cz，采样频率为 100Hz的单通道睡眠数据。本发明根据R&K睡眠分期标准以每 30sEEG数据作为一个睡眠期，将所有EEG样本数据以每30s数据(3000个数据)分成一个片段，且每个数据库都有一份纪录睡眠分期 的对应信息，该信息已有经验丰富的睡眠专家人工标定为单个睡眠期， 可以作为本次睡眠分期准确性的验证结果。
下面将样本数据和标签数据输入该实验的睡眠分期模型中进行 训练，经过不断的参数调整，得到了较好的睡眠分期效果。我们获得 的最优睡眠分期分类效果如图8所示，该模型的全局分类准确度为 81.9％，宏平均F1值为76.4％。在所有睡眠分期类别中，W类取得了 最好的分类效果，其F1值为86.7％；N2和SWS类F1值在83％以上， 这两类的分类效果较好；在所有类别中，N1期获得了最差的分类效果， 其F1值仅为43.7％。
综合图8表中数据，本实验模型对于大多数睡眠分期类别都有较 好的分辨能力。
通过本发明提出的基于脑电波检测的声光结合唤醒装置辅助睡 眠以及唤醒的工作流程如图9所示。在辅助睡眠过程中，当检测到用 户处于清醒状态时，云平台通过远程控制单片机播放混有白噪声的催 眠音乐，引导用户进入浅睡眠状态；一旦检测到用户进入了浅睡眠， 则控制单片机播放混有粉红噪声的催眠音乐，将用户逐步引导到深度 睡眠，并随着深度的加深，播放音乐的音量逐渐减弱。本发明给用户 提供了两种睡眠模式选择，一种为舒睡模式，即晚上睡觉时，能够增 加深度睡眠时长，提高睡眠质量；另一种为午睡模式，适合中午小憩， 只进入到浅睡眠，而不引导进入深睡眠，从而改善睡醒之后的精神状 态。
图10为本发明所涉及的第一阶段声唤醒流程图。在唤醒过程中， 用户通过手机端APP设置闹钟时间后，本***会计算出唤醒***能成 功唤醒用户的最晚的开始工作的时间，在达到较好唤醒效果的同时最 大限度的延长了用户处于深度睡眠状态的时间，提高了用户的睡眠质 量。工作过程如下：首先根据预设的闹钟时间，计算出开始播放唤醒 音乐的时间点，通过骨传导模块向用户施加加载了白噪声的舒缓音乐， 同时不断对用户的睡眠状态进行辨识。若检测到人的睡眠状态由深度 睡眠转变为浅度睡眠，则声唤醒部分停止工作。
图11为本发明所涉及的第二阶段光唤醒流程图。声唤醒结束工 作后，光唤醒开始工作，工作过程如下：当***启用光唤醒功能后， ***控制LED灯组发出渐变亮的光，来模拟自然光对人的唤醒过程， 同时不断对用户的睡眠状态进行辨识。若检测到人的睡眠状态转换为 清醒后，则光唤醒部分停止工作。
若即将达到用户设定的苏醒时间，睡眠状态辨识***检测出人的 睡眠状态仍处在非清醒期，则启动应急机制，利用用户APP进行闹铃 唤醒。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术 人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这 些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权 利要求及其等同物限定。
本说明书未作详细描述的内容属于本领域专业技术人员公知的 现有技术。
Claims (10)
1.基于脑电波监测的声光结合唤醒装置，其特征在于：所述装置包括：
佩戴前端：用于进行信号采集和自适应睡眠调节，包括用于采集脑电波信号的脑电波信号采集模块、用于处理数据和根据睡眠状态发出控制指令的控制模块、用于根据控制指令输出音频数据的声唤醒模块、用于根据控制指令发光的光唤醒模块、用于远程传输数据的Wi-Fi通信模块和用于***供电的电源；
云平台：用于根据佩戴前端采集的脑电波信号采用基于小波变换的脑电信号处理算法计算用户的睡眠参数；并将用户的睡眠参数和个人特征信息通过个性化睡眠分期***输出用户的睡眠状态，将睡眠状态发送至控制模块、移动端；
移动端：用于接收和显示用户的睡眠状态。
2.根据权利要求1所述的基于脑电波监测的声光结合唤醒装置，其特征在于：所述脑电波信号采集模块位于佩戴前端的前端内侧上方，紧贴用户额头；脑电波信号采集模块用于采集右前额或左前额的脑电信号，并以前额的正中间电极作为参考电极，电极材料选用脑电信号采集干电极；脑电波信号采集模块对采集到的信号进行前级放大，采用陷波电路进行滤波；滤波完成后，通过ADC转化为数字信号。
3.根据权利要求1所述的基于脑电波监测的声光结合唤醒装置，其特征在于：所述声唤醒模块包括音频解码模块(4)和振子(8)，控制模块的ARM处理器通过SPI协议从SD卡中读取音乐数据，发送给解码芯片进行解码；声唤醒模块工作时播放加载了白噪声的舒缓音乐，使用户此时的睡眠状态由深睡眠变为浅睡眠。
4.根据权利要求1所述的基于脑电波监测的声光结合唤醒装置，其特征在于：所述光唤醒模块设置于佩戴前端的前端内侧，围绕在用户的眼部周围，包括LED光圈(7)；所述光唤醒模块采用LED光圈，工作时对用户发出亮度可调的柔和的暖光；控制模块的ARM处理器，经过功放电路驱动光唤醒模块的暖光LED灯工作，并通过PWM波调节亮度来模拟自然光唤醒。
5.根据权利要求1所述的基于脑电波监测的声光结合唤醒装置，其特征在于：所述基于小波变换的脑电信号处理算法提取出脑电信号的各节律波能量占比，将不同特征波的能量成分作为区分睡眠阶段的依据，得到用户的睡眠参数。
6.根据权利要求1所述的基于脑电波监测的声光结合唤醒装置，其特征在于：所述个性化睡眠分期***为经过样本训练的卷积神经网络模型，将用户的睡眠参数和个人特征信息作为输入向量，将睡眠状态作为输出值，所述睡眠状态包括觉醒期WAKE、睡眠1期N1、睡眠2期N2、深睡期SWS、快速眼动睡眠期REM。
7.根据权利要求5所述的基于脑电波监测的声光结合唤醒装置，其特征在于：所述用户的睡眠参数E′χ的计算方法为：
其中，Ex∈(Eα，Eβ，Eθ，Eδ)，Eall为总能量值；Eα、Eβ、Eθ、Eδ分别为用户的α、β、θ、δ节律波能量，n为节律波的种类，依次代表α、β、θ、δ节律波。
8.根据权利要求7所述的基于脑电波监测的声光结合唤醒装置，其特征在于：所述基于小波变换的脑电信号处理算法中α、β、θ、δ节律波的频带范围分别为：6.25-12.5Hz、12.5-25Hz、3.906-7.813Hz、2.344-4.688Hz。
9.根据权利要求8所述的基于脑电波监测的声光结合唤醒装置，其特征在于：所述个性化睡眠分期***输出用户的睡眠状态的规则包括：
a)觉醒期：包括混合的α和β节律波，当有50％以上都为α节律波时，判别为觉醒期；
b)NREM睡眠I期：包括混合的α和θ节律波，α节律波占据时间少于50％；
c)NREM睡眠II期：包括睡眠梭形波和k复合波，脑电波变化幅度加大；
d)深睡期：δ节律波占信号的20％-50％，脑电波幅度的峰峰值在75uV以上；
e)快速眼动期：包括α和β节律波，具有锯齿波。
10.根据权利要求1所述的基于脑电波监测的声光结合唤醒装置，其特征在于：所述移动端对用户数据进行存储和处理，包括***设置、用户信息录入、工作参数录入、睡眠分期结果实时显示及历史睡眠状态的变化曲线显示。
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